一个社会事件或者一条网络新闻通过互联网所产生的 “蝴蝶效应”
– – – – “超级女声” 所产生信息涌现导致现实社会中 “草根文化效应” “虐猫事件” 芙蓉姐姐 “馒头”、“无厘头”所产生的社会文化现象
一件网络事件所产生的社会效应
– “孙志刚事件”对国家政策法规方面的影响 – Q币、QQ挂机策略所导致的对社会其它行业的影响 – … …
– From structure to content? (Link analysis?) – From content to structure? (Semantic Web?)
Micro Structure
+
Micro Attributes
Macro System Characteristics
Power-law everywhere
Yeast protain network
P(k) ~k-γ
Food web
Economic Networks
Social networks
Complex Adaptive System
Hidden Order (John Holland 1994，SFI)
问题：因特网的内容与结构到底是什么样的关系？有没 有可量化特征？
统计发现：拓扑结构与内容具有一定相关性
结构属性与内容属性是信息网络中两类截 然不同而又相互依存的基本要素 微观粒度下的结构聚团性与内容聚团性之 间存在指数比例关系
信息网络建模：问题的提出
相关问题
– 信息网络拓扑结构的自由标度等特性以及结构与内容 之间稳定的映射关系特征是如何产生的？ – 微观要素是如何影响宏观行为的？ – 为什么信息网络宏观粒度的连边密集社区“往往”是内 容相关的？
– 个人的社会行为的倾向性，更多的由他的亲近的朋友 和社会关系决定，而并非由于整个社会中的倾向性比 例
社会网络分析的具体问题
– 犯罪关系、选举活动的民意调查、谣言传播、社会营 销、性关系 ……
定量化的社会网络建模
国外一些大学、研究机构进行的定量社会学 （ Quantitative Social Science ）研究，如:
复杂动力学模型（Dynamics）
大纲
社会学与社会计算 社会信息网络的基本概念及其现实意义 社会信息网络模型研究 我们的工作 总结
研究动机与研究内容
– 社会信息网络是一个复杂的巨大规模系统 – 互联网挖掘与搜索的传统思维是集中式、深度内 容计算，其策略类似拿着放大镜到大海里寻针 – 物理学家的跨越式思维：
大纲
社会学与社会计算 社会信息网络的基本概念及其现实意义 社会信息网络模型研究 我们的工作 总结
现实世界中网络的分类
物理学家（Newman*）将现实世界网络分为四类： 生物网络、技术网络、信息网络、社会网络 实际上，信息网络与社会网络已经融合在一起
信息网络趋向社会化（Web2.0、P2P etc）
– 忽略了真实社区之间存在的多样化的判定尺度和交叉重叠的关系 – 只能处理静态网络关系（网络快照：snapshot）
好友圈 工作圈 生活圈
？？
Link density community
Kleinberg etc, Science 294 (2001)
K-clique community
Palla etc, natural (2005)
社会信息网络研究的现实需求
规模与体系结构的挑战
社会信息的网络化、信息网络的社会化 Web2.0: Web、邮件、博客、即时通信、短信、论坛、个人空 间、P2P社区、… …
服务质量的要求
更高效、更个性的信息搜索 内容的深度挖掘
效率与网络安全的需要
消息与病毒的传播与扩散
社会安全的需要
网络行为的涌现现象判定、预测 多样化社区关系挖掘 宏观网络行为的规整与制导
P(k)~ e-<k> <k>k/k!
小世界网络模型
Watts & Strogatz 1998
– 通常来说，现实网络的连接拓扑结构应该是既非完全 规则也非完全随机。 - D.J. Watts
自由标度网络模型
A-L. Barabasi & R. Albert 1999
– 度分布的幂率特性 – 连边倾向的生长原则
20世纪90年代中期，IT公司开始关注用户使用行为，纷纷 成立了Social Computing Group，包括Microsoft, Intel, IBM和各大高校等。目的是希望借助软件工具实现人与人 之间更好的交流与信息共享。 当前，IT领域所谓的社会计算（Social Computing）研究的 主要是用于促进人机之间、组织机构之间互动的网络化的 处理工具。目前有部分成熟的应用软件（社会软件）。如 IBM开发的Babble软件，是一个类似聊天室的环境，它包 含了一个被称作是社会代理（Social Prosy）的图形化结 构，用于提供参与讨论者的相关信息。微软的一个研究项 目Wallop，用于探索研究人们如何分享媒介并在社会性网 络的环境下进行对话和交流。
当前社会学的研究范畴
– – – – – – 大众传媒与传播 城市与城市空间,人口增长与生态危机 工作与经济生活 阶级、社会分层与不平等；贫困、福利与社会排斥 犯罪与越轨行为；种族、族群与移民 文化；变化；日常生活；性别与性；身体社会学；家庭；现代组 织；；政府与政治；教育；宗教
社会计算（Social Computing）
更直接动机：网络计算与内容计算的融合
Complex systems
Made of many non-identical elements connected by diverse interactions.
NETWORK
现阶段工作进展
社会信息网络的特征发现与建模 社区发现与网络关系挖掘 自组织的轻量级网络操作系统LIOS 相关应用：互联网搜索与挖掘、信息安全、社会 信息分析等
共性问题
社会信息网络的基本要素与基本规律分析 社会信息网络的形式化表达与建模 影响网络宏观行为的微观规则是什么？ 网络涌现现象的度量与分析
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早期社会学者的调研
早在半个多世纪以前社会学的研究就开始意识到 了网络的意义：
– 哈佛大学的定量社会分析学院（The Institute for Quantitative Social Science at Harvard University，IQSS） – 美国华盛顿大学的社会统计学中心（Center for Statistics and the Social Sciences，CSSS） – 哥伦比亚大学的社会与经济政策研究院的计量社会科学研究课程 （Quantitative Methods in the Social Sciences，QMSS） 研究的问题是现实存在的社会问题，但更多的还是采用传统的数学和 统计学方法，构建数学模型或是数学方程式（主要是微分方程），然 后与现实数据进行拟合。可以在此模型的基础上进行短期社会行为进 行预测。但是，微分方程模型能够解释的现象与规律非常有限
研究思路
– 给出“内在规律”的假设 建立模型 理论与实验验证
More about the correlation between the content and the structure of an information network Why topological structure reflects content distributions?
– 适应性造就复杂性
CAS与计算机模拟
– 刺激-反应模型、适应度的确认与修改、新规则的产 生机制 – SWARM （Santa Fe Institute）
其它相关模型
信息网络的复杂系统建模及相关计算
– 基于链接结构的信息网络拓扑分析（Kleinberg, Brin & Page， 等） – ……
从牛顿力学到热力学 从微观要素的度量到宏观要素的度量
– 当信息规模上升到一定程度之后，社会安全、内 容搜索以及交互式新型信息共享与信息服务应该 有更加有效的表示与计算模式
我们目前研究的落脚点（方向）：
1. 复杂信息网络的基本特征与模型 2. 面向社会计算的体系结构与系统 3. 网络关系挖掘与多维度特征融合计算
不太严谨的定义：从可描述和可计算的角度来看，不同层 次、不同颗粒度的信息社会和信息网络，可以统一表示为 “社会信息网络”
社会信息网络的表象特征
同时具有个性化与社会化特征 内容特征与结构特征的融合 存在大量的结构涌现、内容涌现现象 具有一定的传播规律 具有动态演化性质 ……
举例：互联网对社会的“蝴蝶效应”
Thus : Pageranking etc should be modified to be more reasonable and effective
社区分析的现状：连边密度社区
社区定义：网络中物理连边稠密的节点子集为一个社区 潜在的前提：连边最密集必然意味着功能最相关 优点：计算方法相对简单 主要缺点：
基于图论的现实网络研究
基本属性：
– – – – – – 节点、连边与连接度 网络直径 聚集系数 度分布 层次结构 连通性 等
对小世界现象的观察
Sarah
Ralph Jane
Society: Six degrees
S. Milgram 1967 F. Karinthy 1929
Peter
WWW: 19 degrees
Albert et al. 1999
随机网络模型
Erdös-Rényi model (1960)
Connect with10 Poisson distribution 〈k〉 ~ 1.5
(1913-1996)